經過機器人醫生的優化，患者整個就診過程會非常高效。

看病一分鐘，排隊一小時。這句並不誇張的戲謔之詞道出了當前看病難的一個關鍵：醫患「供需」的不平衡。

在生老病死的問題上，人們既謹慎又無知，更忌諱病急亂投醫。種種矛盾下，醫療資源在越來越稀缺的同時，也帶來了新的市場機會。

在由鎂客網主辦的「M-TECH 2019智能醫療創新產業論壇」活動期間，鎂客網採訪了左手醫生的創始人張超，曾經在百度工作過的他對醫患間的供需矛盾認知更深刻，「創業前，我們發現搜索引擎上有7000萬人搜索健康的問題，全國的門診量超過2000萬人次，在線問診每天會有50萬人次左右。」

圖 | 左手醫生創始人張超

如此旺盛的需求，也催生了像左手醫生這樣的AI創業公司。

搜索引擎多翻幾頁，可能就是一個創業機會

也許是技術出身的緣故，張超非常注重邏輯和條理，我們拋出的每個問題，他都能以總分總的三段式回答，清晰地給出關於為什麼創業、為什麼選擇醫療機器人的答案。

在百度工作期間，張超一直負責自然語言處理技術的研究應用，他也在思考技術的核心驅動力和價值意義，在尋找答案的過程中，張超恰好發現了醫療搜索內容的高需求。

「我們發現老百姓在搜醫療相關內容的時候，他會翻很多頁。」這意味著普通人對醫療知識的需求度非常高，單一的搜索引擎已經很難滿足他們的「求知慾」。矛盾的是當前國內的醫療資源愈加緊張，職業醫生每天就診病人數量有限。

另一方面，醫療本身的特性又非常貼合張超在研的技術，「醫療是個知識和經驗驅動的學科，知識包括知識的體系，知識庫或者知識圖譜，經驗則是基於大量的數據不斷學習。我們團隊不少成員之前在百度就是做信息抽取、知識圖譜的，這是我們擅長的技術。」

種種契機下，張超帶著幾個小夥伴一起出來做了現在的左手醫生。

在當天的主題演講中，張超談到了做左手醫生的初衷，讓機器人醫生幫助醫生回答更多問題，提高就診效率，從而增加單個醫生的就診病人數量。

那麼，問題也隨之而來，機器人醫生到底能做什麼呢？病患又能否信任它們？

機器人醫生會看病嗎？

在回答這個問題之前，我們需要明確一點，機器人醫生不是為了取代醫生，它的任務是輔助醫生。

據張超介紹，左手醫生的機器人醫生可以做到預問診、診前、診中以及診後四個環節的輔助診斷治療服務。

以AI分診為例，患者挂號後，機器人醫生會模擬醫生提問，記下病情生成病歷，並據此讓患者做一些基礎必要的檢查，這樣醫生可以在就診前對病人有更清晰的認知，會省去諸如再檢查叫號的流程。

簡而言之，患者可以通過機器人醫生獲得疾病預問診、分診、導診、挂號、問葯、健康諮詢等服務。醫生可以通過系統的多輪對話，採集到患者的主訴、病情等信息，並由系統整理成電子病歷推送給醫生。

張超總結，「經過機器人醫生的優化，患者整個就診過程會非常高效。」

再就是診後的服務，這也是醫生最容易忽略的盲區，張超認為，「機器人醫生可以在診後發揮很好的作用，比如提醒患者用藥、特殊人群的管理、做一些電話隨訪……」

而機器人醫生的專業程度則取決於背後的醫學知識圖譜的建立。張超簡單地談到了他們醫療知識圖譜建立的幾個關鍵點。

一是從大量的醫療文獻、醫院脫敏病歷以及專家經驗等數據源中構建抽取知識，挑戰在於當前還有一些數據比較難獲取或者是質量不夠高。二是技術本身的挑戰，「我們要在大量的語料中儘可能採用無監督或者半監督的方法處理知識。」第三點則是技術和應用的結合度，不同的診斷環節對知識圖譜的要求各異，所以圖譜的設計非常需要有經驗的專家參與其中。

總而言之，這是個既耗時耗力，也非常考驗技術和專業能力的工作。

「跪著賺錢」的生意不好做

談及左手醫生的優勢點，張超的邏輯性又跳出來了。他總結，和大公司比，我們入場時間早，執行速度快；和創業公司比，我們技術強，擁有許多跨學科背景的人才。

其中，張超談到了一個細節讓人印象深刻，他說團隊不少成員的桌上都放著很厚的醫學書，他感慨，「你還是要深入去理解這個行業，理解內部的邏輯，才有可能讓你的產品給用戶提供最大的價值。」

據了解，從早期的病歷結構化到臨床輔助決策再到當前的機器人對話引擎（機器人醫生），左手醫生累計服務的三甲醫院已經超過50家，累計服務的行業客戶已超過300家。

在活動當天最後一個圓桌討論上，被問及智能醫療的商業化情況，張超將其分為三種類別：賣軟體服務式的跪著賺錢，做流量和廣告入口式的站著賺錢，以及侵犯數據隱私賣產品式的躺著賺錢。他戲稱左手醫生就是「跪著賺錢」。

採訪的尾聲，張超再次提到了他們做機器人醫生的初衷：醫學人才培養是個跨周期的事情，所以我們希望AI系統能讓醫生在相同的時間段內服務更多的人。

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